使用 Logstash 同步 MySQL 到 Easysearch

从 MySQL 同步数据到 ES 有多种方案，这次我们使用 ELK 技术栈中的 Logstash 来将数据从 MySQL 同步到 Easysearch 。

方案前提

1. MySQL 表记录必须有主键，比如 id 字段。通过该字段，可将 Easysearch 索引数据与 MySQL 表数据形成一对一映射关系，支持修改。
2. MySQL 表记录必须有时间字段，以支持增量同步。

如果上述条件具备，便可使用 logstash 定期同步新写入或修改后的数据到 Easysearch 中。

方案演示

版本信息

MySQL: 5.7
Logstash: 7.10.2
Easysearch: 1.5.0

MySQL 设置

创建演示用的表。

CREATE DATABASE es_db;
USE es_db;
DROP TABLE IF EXISTS es_table;
CREATE TABLE es_table (
  id BIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL,
  PRIMARY KEY (id),
  UNIQUE KEY unique_id (id),
  client_name VARCHAR(32) NOT NULL,
  modification_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,
  insertion_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

说明

• id 字段: 主键、唯一键，将作为 Easysearch 索引中的 doc id 字段。
• modification_time 字段: 表记录的插入和修改都会记录在此。
• client_name: 代表用户数据。
• insertion_time: 可省略，用来记录数据插入到 MySQL 数据的时间。

  插入数据

  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (1, 'test 1');
  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (2, 'test 2');
  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (3, 'test 3');

  Logstash

  配置文件

  input {
  jdbc {
  jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
  jdbc_user => "root"
  jdbc_password => "password"
  jdbc_paging_enabled => true
  tracking_column => "unix_ts_in_secs"
  use_column_value => true
  tracking_column_type => "numeric"
  last_run_metadata_path => "./.mysql-es_table-sql_last_value.yml"
  schedule => "*/5 * * * * *"
  statement => "SELECT *, UNIX_TIMESTAMP(modification_time) AS unix_ts_in_secs FROM es_table WHERE (UNIX_TIMESTAMP(modification_time) > :sql_last_value AND modification_time < NOW()) ORDER BY modification_time ASC"
  }
  jdbc {
  jdbc_driver_library => "./mysql-connector-j-8.1.0/mysql-connector-j-8.1.0.jar"
  jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
  jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.56.3:3306/es_db"
  jdbc_user => "root"
  jdbc_password => "password"
  schedule => "*/5 * * * * *"
  statement => "SELECT count(*) AS count,'es_table' AS table_name  from es_table"
  }
  }
  filter {
  if ![table_name] {
      mutate {
         copy => { "id" => "[@metadata][_id]"}
         remove_field => ["@version", "unix_ts_in_secs","@timestamp"]
         add_field => { "[@metadata][target_index]" => "mysql_es_table" } }
    } else {
      mutate { 
         add_field => { "[@metadata][target_index]" => "table_counts" } 
         remove_field => ["@version"]
             }
      uuid {
         target  => "[@metadata][_id]"
         overwrite => true
           }
    }
  }
  output {
  elasticsearch {
    hosts => ["https://localhost:9200"]
    user => "admin"
    password => "f0c6fc61fe5f7b084c00"
    ssl_certificate_verification => "false"
    index => "%{[@metadata][target_index]}"
    manage_template => "false"
    document_id => "%{[@metadata][_id]}"
  }
  }

• 每 5 秒钟同步一次 es_table 表的数据到 mysql_sync_idx 索引。
• 每 5 秒统计一次 es_table 表的记录条数到 table_counts 索引，用于监控。

  启动 logstash

  ./bin/logstash -f sync_es_table.conf

  查看同步结果, 3 条数据都已同步到索引。 Mysql 数据库新增记录

  INSERT INTO es_table (id, client_name) VALUES (4, 'test 4');

  Easysearch 确认新增

Mysql 数据库修改记录

UPDATE es_table SET client_name = 'test 0001' WHERE id=1;

Easysearch 确认修改

删除数据

Logstash 无法直接删除操作到 ES ，有两个方案：

1. 在表中增加 is_deleted 字段，实现软删除，可达到同步的目的。查询过滤掉 is_deleted : true 的记录，后续通过脚本等方式定期清理 is_deleted : true 的数据。
2. 执行删除操作的程序，删除完 MySQL 中的记录后，继续删除 Easysearch 中的记录。

同步监控

数据已经在 ES 中了，我们可利用 INFINI Console 的数据看板来监控数据是否同步，展示表记录数、索引记录数及其变化。